| name | byted-ark-evolve |
| description | Agent self-evolution system. Collects signals from user feedback, stores execution trajectories (golden + correction pairs), analyzes patterns, proposes mutations to workspace files, and generates HTML reports. Trigger with "/evolve" or when the user asks to improve agent behavior. Also use when the user says "remember this pattern", "don't do X again", or "that was a good approach, save it".
|
| metadata | {"version":"0.3.1","author":"volcengine/modelark","tags":"evolution meta-skill self-evolving"} |
Evolution Skill
Agent 自进化系统。进化单位是整个 Agent（Identity + Context + Protocol + Capability + Runtime）。
核心原则
- Quality > Reliability > Efficiency > Cost — 不允许牺牲质量换效率
- 帕累托约束 — 任何 mutation 如果导致某个维度退化，BLOCK 并请用户决策
- 写入即生效 — 用户确认变更后写入 workspace 文件，下次 session 即可加载新配置
- 先对齐再执行 — 进化方案必须先呈现给用户确认
数据安全与权限边界
- 本地存储：所有运行时数据(信号、轨迹、变异、报告)写入用户本地
~/.{*claw*}/workspace/evolution-data/，不上传任何外部服务。
- 无外网调用：脚本不发起 HTTP/socket 请求(可代码层验证：无
requests / urllib / http.client / socket 等导入用于网络通信)。
- 变更前置确认：mutation 写入 workspace 文件前，必须由用户在对话中显式接受提案；用户未接受前不会修改任何文件。
- 作用范围：写入仅限
~/.{*claw*}/workspace/ 目录及其子目录；不访问 /etc/、~/.ssh/、~/.aws/ 等敏感路径。
- 可审计：每次 apply 通过 git commit 留痕，用户可随时
git log 查看完整变更历史。
- 可追溯：每条 mutation 在 SQLite DB 中保留 source(evolution / user-direct / snapshot-diff)、决策状态、时间戳。
- 可禁用：删除
evolution-data/ 目录或卸载 skill 即完全停止；删除 ~/.{*claw*}/workspace/ 不会影响其他 skill。
数据目录
Runtime 适配：workspace 根路径自动探测 ~/.{*claw*}/workspace/(优先 .arkclaw → .openclaw → 其他含 claw 的目录),也可用 CLAW_WORKSPACE 环境变量显式指定。新装默认创建在 ~/.arkclaw/workspace/。
evolution-data/
├── file-registry.json ← 初始化扫描结果
├── evolution.db ← SQLite（信号、变异、轨迹）
├── snapshot.json ← Workspace 文件 hash 快照（兜底变更检测）
├── trajectories/
│ ├── golden/ ← 正确执行轨迹
│ └── corrections/ ← 错误→修正对
├── dashboard.html ← Dashboard 页面（dashboard-render.py 自动生成）
└── reports/
├── evolution-*.json ← 进化报告数据（JSON）
└── evolution-*.html ← 进化报告页面（渲染后）
References（按需读取，不随 session 加载）
| 文件 | 内容 | 何时读取 |
|---|
references/layer-model.md | 5 层模型 + 归因规则 | 进化分析时 |
references/pareto-rules.md | 帕累托约束 + 验证标准 | 进化分析时 |
references/file-semantic-map.md | 已知文件→层/语义/风险映射 | 初始化 + 归因时 |
references/init-rules.md | 状态判定规则 + 占位符列表 | 初始化时 |
references/signal-types.md | 信号识别规则 + 示例 | 信号收集时 |
references/trajectory-templates.md | 轨迹存储格式 + 示例 | 轨迹写入时 |
references/evolution-steps.md | 进化分析详细流程（Step 0-7） | /evolve 执行时 |
references/onboarding.md | 新手引导内容 | 首次安装时 |
references/report-schema-example.json | 报告 JSON 数据格式示例 | 生成报告时 |
references/dashboard-schema-example.json | Dashboard JSON 数据格式示例 | 生成 Dashboard 时 |
零、初始化（/evolve init）
首次安装或 Agent 版本变化时执行。
触发条件：
evolution-data/ 不存在file-registry.json 中 agent_version 与当前不一致
首次安装流程（建议连贯执行）
Step A — 新手引导（纯展示，无需用户确认）
检测到首次安装时，建议直接展示以下引导内容(无需额外询问"是否要看引导")：
欢迎使用进化系统
这个系统让我能从你的反馈中学习。简单来说：
- 你日常的纠正、建议会被自动记录
- 攒够一定数量后，我会分析这些反馈并提出改进方案
- 所有改动必须经你确认才会执行
可用命令
| 命令 | 说明 |
|---|
/evolve | 手动触发一次进化分析 |
/evolve init | 重新初始化 |
/evolve scan | 扫描历史对话提取反馈 |
/evolve dashboard | 生成进化 Dashboard |
/evolve help | 查看完整引导 |
现在开始初始化扫描——扫描完成后，你还可以选择扫描历史对话来加速学习。
展示完毕后建议进入 Step B,无需用户额外确认。
详细引导内容（用户说 /evolve help 时展示完整版）：读取 references/onboarding.md
Step B — 初始化扫描（涉及文件写入，需用户确认）
python skills/byted-ark-evolve/scripts/workspace-init.py
- 全量扫描 workspace（排除 .git/ node_modules/ pycache/ evolution-data/）
- 按
references/init-rules.md 判定每个文件状态（evolvable / user-owned / skill-owned / needs_review）
- 按
references/file-semantic-map.md 标注已知文件语义，未知文件标 needs_review
- 生成
evolution-data/file-registry.json
- 如果 DB 不存在，执行
db-init.py
- 输出摘要
needs_review 文件：进化分析时由 Agent 读取并补分类，写回 registry。
Step C — 历史对话扫描（可选，需用户确认）
Step B 完成后，提供历史对话扫描选项：
python skills/byted-ark-evolve/scripts/scan-history.py estimate --days 7
python skills/byted-ark-evolve/scripts/scan-history.py estimate --days 30
展示给用户：
检测到 N 段历史对话。是否要扫描过去的对话来提取已有的反馈信号？
这可以让进化系统从你已有的使用习惯开始学习，而非从零开始。
- 扫描最近 7 天（N 段对话，预计消耗 ~X tokens，约 $Y）
- 扫描最近 30 天（N 段对话，预计消耗 ~X tokens，约 $Y）
- 跳过，从零开始
你也可以随时用 /evolve scan 手动触发。
用户选择后：
python skills/byted-ark-evolve/scripts/scan-history.py extract --days 7
Agent 逐段对话读取，按 references/signal-types.md 规则识别信号，调用 signal-record.py 记录（标记 context 为 history-scan）。
完成后展示摘要："从 X 段对话中提取了 Y 条反馈（N 条纠正、M 条建议…）"
如果用户选择跳过，直接结束初始化。
〇、User-Direct 变更追踪
用户直接指令 Agent 修改 workspace 文件时，自动记录到 evolution.db。
追踪层 A（可选 Hook）：用户启用 PostToolUse Hook 后，监听 Edit/Write 事件，目标在 workspace 内则记录 source='user-direct'(Hook 仅观察执行结果，不阻断工具调用)。
追踪层 B（快照兜底）：进化分析启动时对比 snapshot.json，捕获 Hook 漏掉的变更（手动编辑、Bash 写入等），记录为 source='snapshot-diff'。
Mutation source 三种值：
evolution — 进化分析产生（走 proposed→approved→applied 流程）user-direct — Hook 实时捕获（跳过 proposed/approved，直接 applied）snapshot-diff — 快照对比发现（缺失意图，仅标注"检测到变更"）
一、信号收集
在日常对话中，识别用户反馈信号并记录到 SQLite。
信号类型：correction / negative / positive / suggestion / preference / clarification
Layer 归因：identity / context / protocol / capability / runtime
详细识别规则和示例：读取 references/signal-types.md
记录：
python skills/byted-ark-evolve/scripts/signal-record.py \
--type correction --layer protocol --severity high \
--text "用户原话" --context "当时在做什么"
当用户说"记住这个"、"以后别这样"等,建议及时记录为信号。
二、轨迹存储
两种轨迹：
- Golden：做对了 →
evolution-data/trajectories/golden/
- Correction：做错了→修正 →
evolution-data/trajectories/corrections/
存储格式和模板：读取 references/trajectory-templates.md
执行任务前，检索相关 correction trajectory，主动复述修正要点。
三、Gate 检查
python skills/byted-ark-evolve/scripts/gate-check.py
自动触发条件（满足任一）：
- ≥5 条 correction/negative/clarification 信号
- ≥3 条 high severity 信号
- 同一 layer ≥3 条信号
- ≥7 天无进化且有新信号
约束：24h 冷却 + 饱和检测。
手动触发：/evolve 跳过 Gate。
四、进化分析（/evolve）
推荐流程：所有进化变更通过 orchestrator pipeline 执行，以保证 DB 状态与变更可追溯。
- 不建议 agent 自行分析信号后直接修改 workspace 文件
- 不建议跳过 DB 记录环节(Python sqlite3 是标准库内置模块,无需额外工具)
- 标准流程：
orchestrator.py timer-review → 生成提案 JSON → ingest_outputs 写入 DB → 用户确认 → apply-proposal 应用变更
- 原因：绕过 DB 记录会导致 Dashboard 无数据、变更不可追溯、验证流程断裂
编排命令
python skills/byted-ark-evolve/scripts/orchestrator.py timer-review --skip-gate --worker-mode agent
python skills/byted-ark-evolve/scripts/orchestrator.py timer-review --worker-mode agent
python skills/byted-ark-evolve/scripts/orchestrator.py session-start
python skills/byted-ark-evolve/scripts/orchestrator.py apply-proposal --group <proposal_group_id>
说明：
--worker-mode agent：真实调用 openclaw agent --local 完成 review worker 分析--worker-mode mock：用于本地稳定测试，不依赖模型调用- orchestrator 会生成
pending-evolution.json / daily-digest.json，但 DB 仍是主状态源
Gene 集成（v0.3.1，本地静态库）
Gene 是 mutation 的标准化模板库。本版本随 skill 包发布静态库 references/gene-library.json，无云端调用。
边界：
- Gene 不是分析器，不负责根因归因
- Gene 不是执行器，不直接修改任何文件
- Gene 不是本地规则匹配器，本地脚本不负责做 gene 相关性判定
职责分工：
- Agent / subagent：读取信号、日志、轨迹，完成归因分析
- Gene 静态库：提供 mutation 模板候选（id / summary / pattern_key / rule_text）
- Evolution skill：编排 load → Agent 判断 gene 候选 → 生成 mutation → 用户确认 → 执行
何时调用 Gene
以下场景必须进入 Gene 流程：
/evolve 手动触发后，在 Step 2 归因完成后进入 Step 2.5 Gene 候选筛选- 自动进化触发后，在 mutation 设计前进入 Step 2.5
- 用户说"记住这个模式 / 下次也这么做"时，优先浏览 gene 库，判断是否已有可复用模板
Gene 命令
python skills/byted-ark-evolve/scripts/gene.py --list
python skills/byted-ark-evolve/scripts/gene.py --show <gene_id>
python skills/byted-ark-evolve/scripts/gene.py --summary
规则：
- 库随 skill 版本发布（更新需升级 skill 版本），无
--fetch 命令
- Agent 在 Step 2.5 阅读 signal + attribution + gene 内容，判断"哪些 gene 的方案如果提前应用，能避免当前负向反馈或 error 再次发生"
- Step 3 中，Agent 基于选中的 gene template 生成 mutation proposal
详细流程（Step 0-7，含 Step 2.5 Gene 候选筛选）：读取 references/evolution-steps.md
概要：快照 Diff → 扫描信号 → 轨迹聚类（Skill 候选检测） → 归因分析 → Gene 候选筛选（静态库 + Agent 判断） → 设计 Mutation → 用户确认 → 组装 JSON + 渲染报告/Dashboard → 输出进化总结 → 标记已处理 → 更新快照
轨迹 → Skill 涌现（Step 1.5）
进化分析时自动检测轨迹中的可提取模式：
- Golden 轨迹同类 ≥3 条 → 建议提取为独立 skill
- Correction 轨迹同因 ≥2 条 → 建议加入防护规则
流程：检测 → 呈现候选给用户 → 用户确认 → 调用 skill-creator 生成。
如果用户未安装 skill-creator，提示安装。
用户确认交互规范
设计完 mutation 后，必须先呈现方案给用户确认，未确认前不执行任何写入。
展示格式（逐条列出）：
### 进化方案（共 N 条变更）
1. 📝 [AGENTS.md] — 新增「中文编码规范」
- 层归因：Protocol
- 变更类型：追加（user-owned 文件，仅允许追加）
- 帕累托检查：✅ 通过
- 摘要：在末尾新增 section，规定中文 API 调用使用 Python
2. 📝 [SOUL.md] — 修改「任务执行流程」
- 层归因：Identity
- 变更类型：修改（evolvable 文件）
- 帕累托检查：✅ 通过
- Before: 「直接执行用户指令」
- After: 「先检索相关 correction，再执行」
以上 N 条变更是否执行？你可以：
- 全部接受
- 全部拒绝
- 逐条选择（如"接受 1，拒绝 2"）
关键规则：
- 每条 mutation 必须列出目标文件、变更类型、帕累托结果
- user-owned 文件特别标注"仅追加"
- 用户明确回复前，不执行任何写入操作
- 被拒绝的 mutation 标记为
rejected，保留记录
进化完成总结
报告生成后，在对话中直接输出一段自然语言总结（不是文件路径，是让用户直接看懂的摘要）：
本次进化处理了 X 条反馈，产生 Y 条待处理提案/变更：
- [AGENTS.md] 新增了「中文编码规范」— 因为你 4 次提到不要用 curl 发中文
- [SOUL.md] 调整了任务执行流程 — 增加了执行前检索修正记录的步骤
被拒绝：W 条
完整报告：evolution-data/reports/evolution-<date>.html
下一步：当你再次遇到相关场景时，我会观察这些改进是否生效。
规则：
- 用自然语言，不用术语（不说 mutation / signal / layer）
- 每条变更说明"改了什么"+"为什么改"
- 告知报告路径，但不以路径为主要输出
- 提及后续验证计划
归因时参考 references/layer-model.md + evolution-data/file-registry.json
写入时参考 file-registry.json 中的 write_policy（evolvable→section-edit / user-owned→append-only）
帕累托检查参考 references/pareto-rules.md
报告生成流程（模板方式）
- 组装报告数据为 JSON（参考
references/report-schema-example.json）
- 写入
evolution-data/reports/evolution-<date>.json
- 调用
python scripts/report-render.py <json> --output <html> 渲染 HTML
- （可选）组装 Dashboard JSON（参考
references/dashboard-schema-example.json）→ dashboard-render.py
Agent 只负责填写纯数据 JSON，Python 脚本负责所有条件渲染逻辑（如：有无被拒绝的变更、是否饱和、高严重度信号展示等）。
Pending Proposal 生命周期（v0.2.2）
pending-evolution.json 的定位是给人看的待处理提案队列，不是“第二天早上专属提醒”。
规则：
- 夜间 timer review 只生成 proposal，不自动 apply
- 只要 proposal 仍然有效且未被用户处理，后续任意一次
session_start 都应该可以再次展示
- 展示状态与决策状态分离：
pending -> presented -> accepted/rejected/stale/superseded
pending-evolution.json / daily-digest.json 是导出层；DB 才是主状态源
推荐命令：
python skills/byted-ark-evolve/scripts/pending-evolution.py export
python skills/byted-ark-evolve/scripts/pending-evolution.py show
python skills/byted-ark-evolve/scripts/pending-evolution.py present --group <proposal_group_id>
python skills/byted-ark-evolve/scripts/pending-evolution.py decide --group <proposal_group_id> --decision accepted
python skills/byted-ark-evolve/scripts/pending-evolution.py stale --older-than-hours 72
五、验证
验证状态：待验证 → 已观察 → 已验证 / 已复发 / 部分生效
状态说明：
- 待验证：刚提出，等待在真实场景中验证
- 已观察：初步通过 1 次，但不可完全信赖
- 已验证：≥3 次跨 session 无复发，确认行为改变
- 已复发：验证后再次违反，需要加固
- 部分生效：部分场景有效，部分未覆盖
详细规则和 credit 权重：读取 references/pareto-rules.md 验证标准章节
六、快速命令
| 用户说 | Agent 做 |
|---|
/evolve | 执行 orchestrator.py timer-review --skip-gate --worker-mode agent，完整 7 步进化（≥1 条信号即可，不受 Gate 阈值和冷却限制） |
/evolve init | 首次安装时执行：初始化扫描 + 生成文件注册表 |
/evolve scan | 扫描历史对话，提取已有的反馈信号 |
/evolve detect | 批量检测历史对话中的信号候选（scan-history.py detect） |
/evolve dashboard | 生成并打开 Dashboard（dashboard-render.py → evolution-data/dashboard.html） |
/evolve help | 展示新手引导（读取 references/onboarding.md） |
| "记住这个模式" | 记录 positive 信号，作为后续进化分析的正向参考 |
| "以后别这样做" | 记录 correction 信号，标记需要改进的行为 |
| "进化状态" | 快速查看：query.py dashboard（文本）；完整页面：组装 JSON → dashboard-render.py（HTML） |
| "gene 列表 / gene 概况" | 调用 gene.py --list / gene.py --summary |
| "进化报告" | 组装 JSON（参考 references/report-schema-example.json）→ report-render.py |
七、查询工具
python skills/byted-ark-evolve/scripts/query.py dashboard
python skills/byted-ark-evolve/scripts/query.py signals --unprocessed
python skills/byted-ark-evolve/scripts/query.py signals --layer protocol
python skills/byted-ark-evolve/scripts/query.py mutations --status pending
python skills/byted-ark-evolve/scripts/query.py mutations --source user-direct
python skills/byted-ark-evolve/scripts/query.py trajectories
python skills/byted-ark-evolve/scripts/query.py gene-matches
python skills/byted-ark-evolve/scripts/scan-history.py detect --days 7
python skills/byted-ark-evolve/scripts/scan-history.py detect --min-confidence high
Apply 闭环（v0.2.4）
用户接受提案后，建议通过以下命令完成应用，以保证 git commit / snapshot / dashboard 同步更新。
python skills/byted-ark-evolve/scripts/apply-proposal.py --group <proposal_group_id>
该命令会自动完成全部闭环操作：
- 应用该 group 下的 mutations 到目标文件
- 执行 git commit（每个 proposal_group 一次 commit）
- 调用 snapshot save
- 写回 review/result 到 DB
- 重新生成 dashboard.html
也可通过 orchestrator 调用（效果相同）：
python skills/byted-ark-evolve/scripts/orchestrator.py apply-proposal --group <proposal_group_id>
Dashboard 固定模板（v0.2.5+）
Dashboard 采用模板与数据分离架构，确保样式固定、不受模型影响。
架构
| 文件 | 职责 | 更新方式 |
|---|
scripts/dashboard-template.html | 固定 HTML/CSS/JS 模板 | 仅开发者手动迭代 |
scripts/dashboard-render.py | 查 DB + references/gene-library.json → JSON → 注入模板 | orchestrator 自动调用 |
evolution-data/dashboard.html | 最终输出，用户浏览器打开 | 每次 pipeline 自动生成 |
使用
python skills/byted-ark-evolve/scripts/dashboard-render.py --db evolution-data/evolution.db --data-dir evolution-data/
三个 Tab
- Overview：全局统计、趋势图、改动验证、层分布
- Activity：日期选择器 + 单次进化报告详情（来源反馈、改动 diff、状态）
- Genes：基因表格 + 手风琴展开关联改动
